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为提高传统AdaBoost算法的集成性能,降低算法复杂度,提出2种基于分类器相关性的AdaBoost算法。在弱分类器的训练过程中,加入Q统计量进行判定。每个弱分类器的权重更新不仅与当前分类器有关,而且需要考虑到前面的若干分类器,以有效降低弱分类器间的相似性,剔除相似特征。仿真结果表明,该算法具有更好的检测率,同时可降低误检率,改进分类器的整体性能。